我想计算有多少个元素为1或-1的m×n矩阵具有其所有floor(m/2)+1×n子矩阵具有满秩的属性。我当前的方法幼稚且缓慢，并且在以下python/numpy代码中。它只是遍历所有矩阵并测试所有子矩阵。importnumpyasnpimportitertoolsfromscipy.miscimportcombm=8n=4rowstochoose=int(np.floor(m/2)+1)maxnumber=comb(m,rowstochoose,exact=True)matrix_g=(np.array(x).reshape(m,n)forxinitertools.product([-
我正在寻找一种有效获取boolean值数组的方法，其中给定两个大小相等的数组a和b，如果对应的每个元素都为真a的元素出现在inb的相应元素中。例如下面的程序:a=numpy.array([1,2,3,4])b=numpy.array([[1,2,13],[2,8,9],[5,6],[7]])print(numpy.magic_function(a,b))应该打印[True,True,False,False]记住这个函数应该等同于[xinyforx,yinzip(a,b)]只有numpy-针对a和b很大的情况进行了优化，并且b的每个元素都是相当小。 最佳答案
我有两个数组(a和b)，其中n个整数元素在范围(0,N)内。打字错误:包含2^n个整数的数组，其中最大整数取值N=3^n我想计算a和b中每个元素组合的总和(sum_ij_=a_i_+b_j_foralli,j)。然后取模N(sum_ij_=sum_ij_%N)，最后计算不同和的频率。为了在没有任何循环的情况下使用numpy快速执行此操作，我尝试使用meshgrid和bincount函数。A,B=numpy.meshgrid(a,b)A=A+BA=A%NA=numpy.reshape(A,A.size)result=numpy.bincount(A)现在，问题是我的输入数组很长。当我使用
这似乎是一个简单的问题，但我一直找不到好的答案。我正在寻找一种pythonic方法来测试2dnumpy数组是否包含给定行。例如:myarray=numpy.array([[0,1],[2,3],[4,5]])myrow1=numpy.array([2,3])myrow2=numpy.array([2,5])myrow3=numpy.array([0,3])myrow4=numpy.array([6,7])给定myarray，我想编写一个函数，如果我测试myrow1则返回True，如果我测试myrow2、myrow3和myrow4则返回False。我尝试了“in”关键字，但没有给我预期的
假设我们有一个C函数，它接受一组一个或多个输入数组，处理它们，并将其输出写入一组输出数组。签名如下所示(count表示要处理的数组元素的数量):voidcompute(intcount,float**input,float**output)我想通过ctypes从Python调用此函数，并使用它对一组NumPy数组应用转换。对于定义为的单输入/单输出函数voidcompute(intcount,float*input,float*output)以下作品:importctypesimportnumpyfromnumpy.ctypeslibimportndpointerlib=ctypes.
研究免责声明:我检查了以下其他StackOverflow问题:HowtoimportnumpyinpythonshellHowcanIusenumpywithoutinstallingit?Importamodulefromarelativepath也许对某些人来说，这些可以回答我的问题，但据我所知，我仍然不了解情况。我正在尝试导入numpy以便matplotlib可以工作，但是在执行numpy文件夹中的__init__.py文件时，会显示以下错误消息:ImportError:Errorimportingnumpy:youshouldnottrytoimportnumpyfromits
我正在尝试使用numpy来存储我制作的一些自定义对象。以下是我程序的简化版importnumpyasnpclassElement:def__init__(self):passa=Element()periodicTable=np.array(range(7*32)).reshape((7,32))periodicTable[0][0]=a但是当我运行它时我得到了Traceback(mostrecentcalllast):File"C:/Users/Dan/Desktop/a.py",line9,inperiodicTable[0][0]=aSystemError:errorreturn
我有一个不使用随机化的脚本，当我运行它时会给出不同的答案。我希望每次运行脚本时答案都是一样的。该问题似乎只发生在某些(病态)输入数据上。该代码段来自一种计算线性系统特定类型Controller的算法，它主要包括线性代数(矩阵求逆、Riccati方程、特征值)。显然，这对我来说是一个主要的担忧，因为我现在不能相信我的代码会给我正确的结果。我知道对于条件不佳的数据，结果可能是错误的，但我预计始终是错误的。为什么我的Windows机器上的答案并不总是相同？为什么Linux和Windows机器给出的结果不同？我在win32上使用Python2.7.9(默认，2014年12月10日，12:24:
我在理解如何管理numpy对象的可哈希性时遇到了一些问题。>>>importnumpyasnp>>>classVector(np.ndarray):...pass>>>nparray=np.array([0.])>>>vector=Vector(shape=(1,),buffer=nparray)>>>ndarray=np.ndarray(shape=(1,),buffer=nparray)>>>nparrayarray([0.])>>>ndarrayarray([0.])>>>vectorVector([0.])>>>'__hash__'indir(nparray)True>>>'_
我有两个较大的(提供了片段)pandasDateFrame，它们具有不相等的日期作为索引，我希望将它们合并为一个:NAB.AXCBA.AXCloseVolumeCloseVolumeDateDate2009-06-0536.5149629002009-06-0821.9502009-06-0436.7955288002009-06-0521.9589170002009-06-0336.8051165002009-06-0422.21187236002009-06-0236.3353037002009-06-0323.11116438002009-06-0136.165625500200
